Wie viele Trades braucht ein gutes Backtest?
Im algorithmischen und systematischen Trading gilt das Backtesting als unverzichtbares Werkzeug zur Bewertung der Qualität einer Handelsstrategie. Es erlaubt Tradern, eine Strategie auf historische Daten anzuwenden, um zu prüfen, wie sie sich in der Vergangenheit verhalten hätte. Doch wie verlässlich ist ein Backtest wirklich? Und welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit seine Aussagekraft nicht nur statistisch signifikant, sondern auch praktisch relevant ist?
Zwei zentrale Kriterien stehen dabei im Mittelpunkt: die Anzahl der Trades und der Zeitraum, über den das Backtesting durchgeführt wurde. Beide Parameter beeinflussen maßgeblich die Validität der Ergebnisse. Dieser Artikel beleuchtet beide Dimensionen, erläutert die zugrunde liegenden statistischen Prinzipien und gibt konkrete Handlungsempfehlungen.
1. Warum überhaupt Backtesting?
Bevor wir uns den Details widmen, lohnt ein kurzer Rückblick auf das „Warum“:
Backtesting ist die systematische Anwendung einer Handelsstrategie auf historische Kursdaten, um deren Performance zu evaluieren. Dabei werden typische Kennzahlen wie Trefferquote, durchschnittlicher Gewinn/Verlust pro Trade, maximaler Drawdown, Sharpe Ratio und der Profitfaktor berechnet.
Ziel: Eine Strategie zu identifizieren, die auch in Zukunft mit hoher Wahrscheinlichkeit profitabel ist.
Doch Vorsicht: Nur weil eine Strategie in der Vergangenheit funktioniert hat, bedeutet das nicht automatisch, dass sie auch in der Zukunft funktioniert. Deshalb müssen wir sicherstellen, dass das Backtesting belastbare, statistisch signifikante Aussagen liefert – und keine Illusion aufgrund von Overfitting oder Zufall.
2. Die Bedeutung der Anzahl an Trades
Statistische Signifikanz
Die Anzahl an Trades ist essenziell, um aus den Ergebnissen allgemeingültige Aussagen ableiten zu können. Wenn eine Strategie beispielsweise über 10 Jahre hinweg nur 15 Trades generiert hat, ist die Aussagekraft des Backtests sehr begrenzt – selbst wenn alle Trades im Gewinn endeten.
Stichwort: Statistik. Für eine ausreichende Signifikanz sollten mindestens 200 bis 300 Trades vorliegen. Je nach Volatilität der Märkte und Variabilität der Strategieergebnisse kann diese Zahl sogar noch höher liegen.
Je mehr Trades vorhanden sind, desto kleiner wird der Einfluss einzelner Ausreißer (z. B. ein außergewöhnlich profitabler oder verlustreicher Trade) auf die Gesamtstatistik.
Streuung der Resultate
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Streuung der Ergebnisse. Eine Strategie mit stark schwankenden Einzelreturns (z. B. +50 %, −30 %, +10 %) benötigt eine höhere Anzahl an Trades, um zuverlässige Rückschlüsse zu ermöglichen, als eine mit gleichmäßigen Ergebnissen (z. B. +1 %, −1.2 %, +0.8 %).
Faustregel: Je höher die Standardabweichung der Einzeltraderesultate, desto mehr Trades sind notwendig.
3. Die Bedeutung des Backtest-Zeitraums
Ein aussagekräftiger Backtest sollte nicht nur auf kurze Zeiträume beschränkt sein, sondern verschiedene Marktphasen abdecken. Wird eine Strategie beispielsweise nur für die Jahre 2020 bis 2022 getestet, spiegelt sie vor allem das außergewöhnliche Umfeld nach dem Corona-Crash wider – geprägt durch massive Liquidität und ungewöhnliche Trends. Um eine realistische Einschätzung der Robustheit zu erhalten, müssen jedoch unterschiedliche Marktbedingungen berücksichtigt werden: Bullenmärkte mit steigenden Kursen und geringer Volatilität, Bärenmärkte mit fallenden Kursen und hoher Volatilität, Seitwärtsphasen sowie Krisenzeiten wie 2008 oder 2020. Daher empfiehlt es sich, Backtests über einen Zeitraum von mindestens 5 bis 10 Jahren durchzuführen – idealerweise sogar 15 Jahre oder länger, sofern die Datenlage und Handelsfrequenz es zulassen. Kurze Zeiträume bergen zudem das Risiko eines Data Mining Bias: Die Strategie könnte zufällig genau auf diesen Zeitraum „passen“, ohne in anderen Marktphasen zu funktionieren. Ein längerer Betrachtungszeitraum hilft, dieses Risiko deutlich zu reduzieren.
4. Die Kombination von Quantität und Zeit
Erst die Kombination aus ausreichend vielen Trades und einem repräsentativen Zeitraum ergibt ein aussagekräftiges Backtesting.
Ein paar Beispiele:
| Zeitraum | Trades | Aussagekraft |
|---|---|---|
| 2 Jahre | 30 | Sehr gering (nicht repräsentativ) |
| 10 Jahre | 45 | Schwach (zu wenige Trades) |
| 10 Jahre | 300 | Gut (ausreichend robust) |
| 20 Jahre | 700 | Sehr gut (hohe Signifikanz & Robustheit) |
Dabei gilt: Eine zu hohe Tradefrequenz kann auch problematisch sein, wenn z. B. Slippage, Spreads oder Handelskosten nicht realistisch berücksichtigt wurden. Diese Effekte haben bei vielen kleinen Trades deutlich mehr Einfluss.
5. Weitere qualitative Anforderungen an ein gutes Backtest
Neben der Länge des Testzeitraums und der Datenmenge sind weitere Faktoren entscheidend für die Aussagekraft eines Backtests. So sollten Handelskosten wie Spreads, Slippage und Kommissionen realistisch berücksichtigt werden – insbesondere bei Intraday-Strategien, wo selbst kleine Abweichungen über Gewinn oder Verlust entscheiden können. Ebenso wichtig ist die Vermeidung von Lookahead-Bias: Es dürfen ausschließlich Informationen verwendet werden, die zum jeweiligen Entscheidungszeitpunkt tatsächlich verfügbar waren. Ansonsten werden die Ergebnisse künstlich verzerrt. Zusätzlich sollte eine Strategie Robustheitstests standhalten – das heißt: Auch bei leichten Veränderungen der Parameter, wie etwa einer Anpassung des Take Profits um ±10 % oder einem leicht verschobenen Einstieg, sollten die Resultate stabil bleiben.
6. Was tun, wenn nur wenige Trades entstehen?
Ein häufiges Problem beim Backtesting vieler Strategien – insbesondere solcher mit strengen Einstiegskriterien oder höherem Zeithorizont – ist die geringe Anzahl an Trades. Das kann die Aussagekraft des Tests erheblich einschränken. Doch statt die Strategie vorschnell zu verwerfen, gibt es mehrere professionelle Möglichkeiten, um die Aussagekraft dennoch zu erhöhen.
Erweiterung auf mehrere Märkte (Multi-Asset-Backtest)
Wenn deine Strategie beispielsweise nur auf dem S&P500 getestet wurde und dort in 10 Jahren nur 30 Signale generiert hat, lohnt es sich, dieselbe Logik auf weitere Märkte anzuwenden:
Nasdaq, Dow Jones, DAX, EuroStoxx, Nikkei
Gold, Öl, EUR/USD, GBP/USD usw.
💡 Vorteil:
Du kannst die Zahl der Trades deutlich erhöhen – ohne die Logik der Strategie zu verändern. Dadurch wird die statistische Basis breiter und du erkennst gleichzeitig, ob die Strategie auch außerhalb eines bestimmten Marktes funktioniert (= Robustheit).
Strategietyp überdenken
Wenn trotz aller Maßnahmen die Trade-Anzahl sehr niedrig bleibt, kann es auch sinnvoll sein, über die Strategie selbst nachzudenken:
Ist die Eintrittslogik zu restriktiv?
Wäre eine Variante mit Skalierung (Teilpositionen) oder Re-Entries sinnvoll?
Könnte man statt „Entry & Exit“ vielleicht „Entry only“-Logik verwenden (z. B. für Signalgenerierung und externes Trade-Management)?
7. Robustheit von Handelssystemen
Die Robustheit eines Handelssystems beschreibt dessen Fähigkeit, auch unter veränderten Marktbedingungen zuverlässig zu funktionieren. Ein robustes System ist nicht nur auf historische Daten optimiert, sondern zeigt auch auf bisher unbekannten Daten eine konsistente Performance. Um diese Eigenschaft zu prüfen, kommen verschiedene Methoden zum Einsatz. Ein gängiger Ansatz ist die Trennung von In-Sample- und Out-of-Sample-Daten: Während die Strategie auf dem einen Datensatz entwickelt wird, dient der andere zur unabhängigen Überprüfung. Ergänzend dazu ermöglichen Monte-Carlo-Simulationen eine Bewertung der Stabilität, indem sie Handelsreihen zufällig permutieren und so verschiedene Szenarien durchspielen. Auch Bootstrapping – also das wiederholte Ziehen und Kombinieren von Trades mit Zurücklegen – hilft dabei, Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu analysieren und die Schwankungsbreite realistischer einzuschätzen. Ziel all dieser Methoden ist es, die Gefahr von Überoptimierung zu erkennen und sicherzustellen, dass ein System nicht nur in der Theorie, sondern auch in der Praxis tragfähig ist.
Monte-Carlo-Simulationen
Monte-Carlo-Simulationen gehören zu den mächtigsten Werkzeugen zur Bewertung der Robustheit einer Handelsstrategie – insbesondere dann, wenn nur eine kleine Datenbasis zur Verfügung steht. Durch zufällige Prozesse erzeugen sie zahlreiche alternative Versionen des ursprünglichen Equity-Verlaufs und ermöglichen so eine Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Ergebnisse. Dadurch lassen sich Aussagen über die Stabilität und Zuverlässigkeit einer Strategie unter veränderten Bedingungen treffen.
Wichtig dabei ist: Es gibt nicht die eine Monte-Carlo-Methode. Vielmehr existieren – je nach Fragestellung und Zielsetzung – zahlreiche Varianten dieses Ansatzes. Eine weit verbreitete Methode ist die zufällige Permutation der Trade-Reihenfolge, um zu analysieren, wie sehr das Gesamtergebnis vom Ablauf einzelner Trades abhängt.
Eine andere Variante ist die zufallsbasierte Variation der Einzelreturns, bei der beispielsweise leicht verschlechterte oder verbesserte Ergebnisse simuliert werden, um Sensitivitäten zu testen.
Darüber hinaus lassen sich auch vollständig neue Marktverläufe auf Basis statistischer Verteilungen simulieren – etwa durch die Modellierung von Preisen als geometrische Brown’sche Bewegung. Eine weitere Möglichkeit besteht in der Verwendung realer Marktverläufe mit leicht variierter Reaktion der Strategie, um echte historische Volatilitäten und Preisbewegungen einzubeziehen.
Diese Vielfalt macht Monte-Carlo-Simulationen zu einem extrem flexiblen Werkzeug – erfordert aber auch ein klares Verständnis darüber, welche Variante für die eigene Strategie und Analyse sinnvoll ist..
Beispielhafte Fragestellungen:
Wie oft wäre die Strategie noch profitabel, wenn die Reihenfolge der Trades zufällig wäre?
Wie stark würde sich die Performance verschlechtern, wenn einzelne Trades leicht schlechter ausfallen?
💡 Vorteile:
Liefert realistischere Einschätzungen möglicher Zukunftsverläufe
Zeigt, wie stabil die Performance bei zufälliger Reihenfolge oder Marktbedingungen bleibt
Hilft, das Risiko von Overfitting und extremer Abhängigkeit von wenigen Trades sichtbar zu machen
❌ Nachteile:
Keine neuen Informationen: Es werden keine zusätzlichen Trades erzeugt – die Basisdaten bleiben gleich
Voraussetzung: unabhängige Trades. Wenn deine Strategie auf Trade-Serien oder Trendphasen basiert, kann das Verfahren verfälschen
Komplexität: Es erfordert methodisches Verständnis, um die richtige Variante der Simulation auszuwählen und korrekt zu interpretieren
Gefahr der Scheingenauigkeit: Viele Ergebnisse sehen mathematisch beeindruckend aus – sind aber stark modellabhängig
Bootstrapping
Ähnlich wie bei der Monte-Carlo-Methode wird hier durch Wiederholung und Ziehung mit Zurücklegen aus den vorhandenen Trades ein künstlicher Datensatz erstellt. Dies erlaubt dir, Mittelwerte, Konfidenzintervalle und die Streuung besser einzuschätzen – selbst bei kleiner Stichprobe.
💡 Vorteil:
Gerade bei weniger als 100 Trades lässt sich so die Unsicherheit besser quantifizieren.
❌ Nachteile
Künstliche Wiederholungen: Einzelne Trades können mehrfach gezogen werden – das verzerrt die Realität und kann Ergebnisse künstlich verbessern.
Verlust der Zeitstruktur: Die zeitliche Abfolge der Trades geht verloren. Strategien, die von Marktphasen oder Serienverhalten abhängen, werden dadurch verfälscht.
Scheingenauigkeit: Obwohl tausende Simulationen entstehen, basiert alles auf derselben kleinen Stichprobe – das kann zu trügerischer Sicherheit führen.
Keine echten Krisenphasen: Historische Extremereignisse werden nicht ergänzt – nur das bereits Gesehene wird variiert.
👉 Fazit: Nützlich zur Unsicherheitsanalyse, aber kein Ersatz für breit gestreute, realistische Backtests.
Parameterflexibilität prüfen (Stabilitätstest)
Wenn eine Strategie nur wenige Signale produziert, ist es besonders wichtig, dass sie auch bei kleinen Änderungen der Parameter (z. B. Schwellenwert für Indikatoren, Take-Profit-Distanz etc.) weiterhin funktioniert.
💡 Vorteil:
Du stellst sicher, dass das gute Ergebnis nicht von einem zufälligen „Sweet Spot“ eines Parameters abhängig ist (= Vermeidung von Overfitting).
Aufteilung in In-Sample und Out-of-Sample
Ein In-Sample/Out-of-Sample-Test ist eine etablierte Methode im systematischen Trading, um die Belastbarkeit und Verlässlichkeit einer Handelsstrategie zu prüfen. Dabei wird der verfügbare historische Datensatz in zwei getrennte Zeiträume unterteilt. Der erste Teil, das sogenannte In-Sample, dient der Entwicklung und Optimierung der Strategie. Hier wird beispielsweise getestet, welche Kombinationen von Parametern (z. B. Zeitfenster, Schwellenwerte oder Filter) die besten Ergebnisse liefern. Dieser Abschnitt ist also der „Trainingsbereich“ der Strategie, in dem sie auf maximale Performance innerhalb bekannter Daten ausgerichtet wird.
Sobald die Strategie im In-Sample-Bereich festgelegt wurde, wird sie unverändert auf den zweiten Datensatz angewendet – das sogenannte Out-of-Sample. Dieser Bereich ist bislang unberührt und simuliert eine echte, unabhängige Marktsituation, wie sie in der Zukunft auftreten könnte. Das Ziel ist es zu prüfen, ob die im In-Sample optimierte Strategie auch unter unbekannten Bedingungen stabil funktioniert – oder ob sie lediglich auf die Besonderheiten der ersten Periode überangepasst wurde (Overfitting).
💡 Vorteil:
Vermeidet Selbsttäuschung und gibt ein realistisches Bild der Strategiequalität.
❌ Nachteile
Datenverlust: Ein Teil der Daten steht nicht für Optimierung zur Verfügung – bei wenigen Trades kann das kritisch sein.
Statistische Schwäche: Beide Segmente enthalten oft zu wenige Trades für belastbare Aussagen, besonders bei kleinen Datensätzen.
Leakage-Risiko: Viele passen die Strategie nachträglich an die Out-of-Sample-Ergebnisse an – was den Test unbrauchbar macht.
Keine Garantie für Robustheit: Gutes Abschneiden im Out-of-Sample kann trotzdem reiner Zufall sein – besonders bei kurzen Zeiträumen.
👉 Fazit: Wichtiges Werkzeug – aber bei geringer Datenmenge nur mit Vorsicht und Disziplin einsetzbar.
8. Fazit und Handlungsempfehlungen
Ein aussagekräftiger Backtest ist das Fundament jeder erfolgreichen Handelsstrategie. Damit er verlässliche Aussagen liefert, kommt es vor allem auf zwei Dinge an: die Anzahl der Trades und den betrachteten Zeitraum. Idealerweise sollten mindestens 200 bis 300 Trades enthalten sein – je mehr, desto besser, um eine statistisch belastbare Aussage zu treffen. Gleichzeitig sollte der Testzeitraum möglichst viele Marktphasen abbilden, was in der Regel mindestens fünf bis zehn Jahre, besser noch fünfzehn oder mehr umfasst. Doch Quantität allein reicht nicht: Auch qualitativ muss der Backtest überzeugen. Das bedeutet, es dürfen keine unrealistischen Annahmen getroffen werden – etwa durch Lookahead-Bias oder unfaire Überanpassung an vergangene Daten. Handelsbedingungen müssen realistisch simuliert werden, inklusive Transaktionskosten wie Spread, Slippage und Kommission. Idealerweise testet man die Strategie auf verschiedenen Märkten, mit leichten Parameterabweichungen und einer klaren Trennung zwischen Trainings- und Testdaten, zum Beispiel durch Out-of-Sample-Phasen oder Walk-Forward-Analysen. Wer seinen Backtest mit dieser Sorgfalt und methodischen Strenge aufbaut, minimiert Risiken und erhöht deutlich die Wahrscheinlichkeit, auch im Live-Markt profitabel zu handeln. Alles andere ist – trotz aller Hoffnung – nicht viel mehr als Glücksspiel.
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Nutze die Vorteile von nachweislich profitablen Handelsstrategien und setzt dich nicht mehr dem Stress von manuellem Traden aus.
Risikohinweis
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